引用本文
徐孝娟, 张莉, 朱庆华, 梁茹. 三螺旋模型视角下的高科技人才机构属性及学科交叉研究. 现代图书情报技术, 2014, 30(9): 99-107
Xu Xiaojuan, Zhang Li, Zhu Qinghua, Liang Ru. Research on the Type and Cooperation of Institution for High-tech Talent by the Triple Helix Model. New Technology of Library and Information Service, 2014, 30(9): 99-107  
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Copyright©2014, 《现代图书情报技术》编辑部
三螺旋模型视角下的高科技人才机构属性及学科交叉研究
徐孝娟1, 张莉1, 朱庆华1, 梁茹2
1、南京大学信息管理学院 南京 210093
2、南京大学工程管理学院 南京 210093
通讯作者: 徐孝娟 E-mail:xxjksks@126.com

作者贡献声明：

徐孝娟: 研究主题的提出、设计、论文起草、数据的获取、提供与分析; 张莉: 研究过程的实施及数据的分析; 朱庆华: 研究主题的提出及最终版本修订; 梁茹: 研究过程数据部分获取和处理。

基金:*本文系中国科学技术信息研究所重点项目“国际科技人才成长规律探究”和南京大学研究生科研创新基金项目“重大工程决策的深度不确定性情景研究”的研究成果之一;
摘要

【目的】以ESI、WoS数据库作为数据来源, 分析目前高科技人才机构属性及学科交叉情况。【方法】基于三螺旋模型, 详细探讨高科技人才所属机构、机构间合作, 并从学科维度分析从属学科的三螺旋合作以及其动态演化情况。【结果】结果表明个体机构就从属而言以高校为主, 并逐渐向高校-企业和高校-政府方向发展, 然而同时属于三个属性机构高校-政府-企业的人员尚少; 人员合作上仍以高校成员之间的合作为主, 表现为内部合作较为紧密, 交叉合作相对较弱; 学科演变模式上T(ugi)随时间逐渐增大, 交叉发展将是未来学科的方向。【局限】抽样方法上以典型抽样为主, 存在一定的局限, 后续工作中有待改善。【结论】有效地扩展三螺旋模型的应用范围, 并补充了科技人才成长及流动方面的理论, 同时对我国人才成长及配置提供参考建议。

关键词: 三螺旋模型; 科技人才; 学科领域; 机构合作
中图分类号:G350
Research on the Type and Cooperation of Institution for High-tech Talent by the Triple Helix Model
Xu Xiaojuan1, Zhang Li1, Zhu Qinghua1, Liang Ru2
1.School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210093, China
2.School of Management Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China
Abstract

[Objective] This study explores the type and cooperation of institution for high-tech talent based on the data from ESI and WoS.[Methods] The type, cooperation and dynamic evolution of affiliated institutions are identified by the triple helix model.[Results] It is finded that the author’s institutions mainly belong to university. The cooperation between university and industry as well as between university and government are generally becoming a trend. However, there are scarcely authors’ institution including simultaneously university, government and industry. The result also shows that the mainly teamwork approach is still the interior cooperation during university. And intersecting collaboration is rather weak. Meanwhile, the increase of T(ugi) with the time means that the cross development of subject will be the future direction.[Limitations] Since the research is based on the principle of typical sampling, there are some limitations. They will be improved in the future work.[Conclusions] This paper expands the application range of the triple helix model. There are some implications for high-tech talent’s growth and theory.

Keyword: Triple helix model; High-tech talent; Subject area; Institutional cooperation
1 引 言

优秀科学家和科学技术人才群体, 是一国科技事业发展的决定性因素, 源源不断地培养和造就大批高素质的具有蓬勃创新力的科技人才, 直接关系到国家的科技事业兴衰和发展前途[ 1]。而高科技人才的科研活动受到科研环境和所处学科领域等各种因素的影响, 因此科学家的科研活动是人的自然属性和社会条件综合作用的过程[ 2]。核心学科领域科技人才个体因素和外部学科环境作为影响科研活动的重要因素需要深入探讨。本研究中高科技人才参鉴国家中长期科技人才发展规划(2010-2020年)[ 3]中对“科技人才”的定义来界定, 认为高科技人才主要是来自于自然科学学科并对所在领域做出突出贡献的劳动者人群。

目前国内外高科技人才不再仅是发表论文, 同时也更加注意实践, 如申请专利、创办公司等。公司不再只搞生产、做生意, 而开始开办学校, 如阿里巴巴学院、Bell Laboratories、Solarmer Energy 科研院所等。而政府为了让产学研更好地结合在一起, 也会分配经费用于人才培养、创办公司等。在知识经济时代, 政府、企业和高校三者间关系更加多元, 使得高科技人才所处的外部环境更为复杂, 传统文献中对科技人才个体因素及外部环境的研究主要从年龄层面[ 4, 5]、国家层面的科研合作[ 6, 7]及履历信息角度[ 8, 9, 10]等开展研究。而对科技人才所处的学科层面很少涉及。

学科作为承载科技人员科研活动的基础社会环境, 对科技人才所处的学科内的高校-政府-企业合作状况, 及个体在这三类机构中的配置情况的研究可以有效地了解科技人才所处的科研环境, 从而更好地配置人才, 明确政府的角色, 对高校学者挂职政府或者企业是一个很好的参考价值, 有助于完善国内的人才培养战略。因此, 本文从基础学科和应用学科角度, 利用三螺旋模型的创新结构理论, 通过科研产出的地址机构评估三螺旋模型中各指标形态, 进而反映高科技人才的协作环境及学科环境。

2 理论基础及应用
2.1 理论基础

Leydesdorff等[ 11]的三螺旋模型算法是基于香农信息熵公式。信息熵指离散随机事件出现的概率。事件的不确定性越大, 其熵值越大。反之, 一个系统越有规律, 其熵值越小。熵的计算公式如下所示[ 12]:

(1)

其中, 为信息熵的值, 为 事件的概率分布。其两个变量存在时的信息熵计算公式如下所示[ 12]:

(2)

其中, 为 事件联合发生的概率分布。相互作用的两个子系统之间的二维协同信息计算公式如下所示[ 7, 12]:

(3)

当 两个子系统完全独立时, 其协同信息值为0; 反之, 协同信息值为正值。对于三维的协同信息计算公式如下所示[ 7, 12]:

(4)

当三个子系统互相独立时, 其协同信息值为0。从公式(4)可以看出, 两个变量之间的相互关系可以降低系统的不确定性, 三个变量之间的关系则增加了系统的不确定性。而负熵表示对不确定性的减少。负熵的产生恰好解释了关系网络因缺乏中心协调而出现的自组织性, 因此, 在三螺旋进化模型下系统能够更好地进行自我更新、自我驱动。负熵的绝对值越大, 其内部合作程度越紧密, 反之松散, 系统向交叉外延发展。当具体到高校-政府-企业时, 将高校、政府和企业当做三个系统, 公式(4)可具体替换为公式(5)[ 13], 如下所示:

(5)

其中, T(ugi)负熵越大说明高校-政府-企业内部间的合作越紧密, 反之说明高校-政府-企业外延性较好, 内部合作较为松散。

2.2 三螺旋模型的应用

Leydesdorff等[ 14]提出了基于高校-政府-企业(University-Government-Industry, UGI) 的三螺旋模型Triple Helix Model), 把创新过程视为三机构相互作用的结果。目前该模型已被广泛认为是创新研究的新范式, 通过对高校-政府-企业三个要素之间作者地址的合作探索, 从国家层面来研究人员的协作、知识的流动及区域创新力等。

国外三螺旋计量多应用于宏观的国家层面[ 15], 即通过三螺旋算法计算出的互信息量指标测度某一国家高校-企业-政府的合作程度, 其研究对象多集中于美国、欧盟、日本韩国等发达国家和地区。Park等[ 16]提出三螺旋模型是直接测量知识与技术发展之间联系的工具的观点。Zhou等[ 17]提出双三螺旋模式, “高校-企业-政府”与“高校-公众-政府”作为两个相辅相成又相互制约的三螺旋影响创新系统, 通过前者的促进作用和后者的制约作用来确保创新与发展的方式不损害人类生存环境与健康。此外, 研究人员还将三螺旋模型进行扩展, 提出四螺旋以至N螺旋模型, 融入更多创新因素来表示复杂的创新系统[ 18, 19, 20]。与此同时, 部分学者展开对三螺旋的测量研究, 以此对知识和技术进行测量[ 7, 21, 22]。国内学者对三螺旋研究的成果主要集中在高等(高职)教育发展及研究人员协作[ 23, 24, 25]、科技成果转化[ 26]及产学研协同创新[ 27]等方面。

从上述文献可以看出, 三螺旋模型可以较好地用于解决高校-政府-企业之间的创新合作情况, 但多是从国家层面展开, 较为宏观, 科技人才的流动及学科环境属于微观层面, 过去的研究成果很难在微观上反映现象。因此本文基于高科技人才的机构地址(高校-政府-企业), 从学科及计量领域角度, 探讨高科技人才的内部及外部环境协作情况, 从而为我国相关人才部门提供政策性建议。

3 数据采集与处理

为了研究高科技人才的个体及社会环境情况, 本研究共涉及两方面数据: 个体所属机构及群体机构协作; 学科领域的机构数据。考虑到样本的代表性及高科技人才的定义, 故本研究选取基础学科领域和应用学科两个类别作为数据基础。其中基础学科领域包括化学(Chemistry)、数学(Mathematics)和物理(Physics); 应用学科包括计算机科学(Computer Science)和工程学(Engineering)。通过这5个学科比较目前学科内的合作现状及学科间的差异。

个体所属机构及群体机构协作的地址数据来源于ESI数据库, 选取ESI数据库中Highly Cited Papers (last 10 years)(2003-2012)[ 28]前100中的第一作者和通讯作者地址作为个体所属机构的研究对象, 而每篇文献中所有作者的地址信息作为群体机构协作的研究对象。地址字段含有“UNIV*”或“COLL*”的作者属于“高校”; 地址字段含有“INC*”或“GMBH”或“CORP*”或“LTD*”或“AG*”的作者属于“企业”; 地址字段含有“NATL”或“N1ACL*”或“NAZL”或“GOVT*”或“MINIST*”或“ACAD*”或“NIH*”, 且排除其他地址字段干扰的作者均属于“政府”。采集数据的时间为2013年11月12日。

学科领域的机构数据选取Web of Science数据库中SCI和CPCI-S数据库, 主要对出版年PY和地址AD字段进行检索, 由于目前图书馆所能认证的具有重要意义的文献类型只有4种: 论文(Article)、综述(Review)、会议文献(Proceedings Paper)和书信(Letter)[ 29], 故精炼时将文献类型限定为Article or Proceedings Paper or Review or Letter。共计5个学科从1977年到2011年总共35年的发文量数据对学科内的合作情况进行横向比较分析。采集数据的时间为2013年11月18日。

所搜集的信息及检索式如下:

(1) U0表示地址字段中出现“高校”信息的论文数

PY=year-year AND AD=(UNIV* OR COLL*)

(2) I0表示地址字段中出现“企业”信息的论文数

PY=year-year AND AD=(INC* OR GMBH* OR CORP* OR LTD* OR AG*)

(3) 未排除字段干扰情况下地址字段中出现“政府”信息的论文数

PY=year-year AND AD=(COUNTRY SAME (NATL* OR NACL* OR NAZL* OR GOVT* OR MINIST* OR ACAD* OR NIH*))

(4) UNIV*和COLL*字段对“政府”信息的干扰数

PY=year-year AND AD=(COUNTRY SAME (NATL* OR NACL* OR NAZL* OR GOVT* OR MINIST* OR ACAD* OR NIH*) SAME (UNIV* OR COLL*))

(5) INC*、GMBH*、CORP*、LTD*、AG*字段对“政府”信息干扰数

PY=year-year AND AD=(COUNTRY SAME (NATL* OR NACL* OR NAZL* OR GOVT* OR MINIST* OR ACAD* OR NIH*) SAME (INC* OR GMBH* OR CORP* OR LTD* OR AG*))

(6) G0表示地址字段中出现“政府”信息的论文数

#(3) NOT #(4) NOT #(5)

(7) UI0表示地址字段中同时包含“高校”和“企业”信息的论文数

#(1) AND #(2)

(8) UG0表示地址字段中同时包含“高校”和“政府”信息的论文数

#(1) AND #(6)

(9) IG0表示地址字段中同时包含“企业”和“政府”信息的论文数

#(2) AND #(6)

(10) UIG0表示地址字段中同时包含“高校”、“企业”和“政府”信息的论文数

#(1) AND #(2) AND #(6)

U0、I0、G0、UI0、UG0、IG0和UIG0表示的数据意义如图1所示:

图1 U0、I0、G0、UI0、UG0、IG0和UIG0数据意义[ 7]

对上述从数据库中得到的U0、I0、G0、UI0、UG0、IG0和UIG0等数据进一步处理后得到计算所需要的数据, 其数量关系如下:

U=U0-UI0-UG0+UIG0

I=I0-UI0-IG0+UIG0

G=G0-IG0-UG0+UIG0

UI=UI0-UIG0

IG=IG0-UIG0

UG=UG0-IG0

UIG=UIG0

统计出U0、I0、G0、UI0、UG0、IG0和UIG0后, 笔者按照上文所述公式, 用自编程序进行计算得出最终的T(ugi)值。同时, 本研究引入学科这一新维度变量, 探索不同学科层面的个体机构及学科交叉演变情况。

4 三螺旋模型的机构属性及学科演变分析
4.1 机构分析

高科技人员的机构属性可以看出人才的流动, 比如是否是双重或多重身份人员(即在高校、企业及政府等同时担任重要职务)。高科技人员的机构属性包括作者的个体机构属性、所有作者的机构合作及从属分布。

(1) 个体机构属性

高被引前100中作者的个体机构从属分布。研究作者地址栏在三螺旋模型指标中的分布(在研究地址段的机构分布时, 不剔除重复出现的作者和机构, 因为重复出现的作者地址段也是对机构协作的一种贡献, 同表2), 部分个体作者同属于两个及以上的机构, 最后统计数据如表1所示:

表1 设计参数约束类型

个体人员仍以在一个机构任职为主; 仅有1人在三个机构同时任职。在提升科技创新力上主力仍是高校。U0、I0、G0较高于UG0、UI0、IG0, 在两个机构任职的人员少于在一个机构任职的人员, 从UG0、UI0、IG0的数据比较可知, 个体科技人才的流动尚较有限, 且高校-企业及高校-政府的合作要比企业-政府的合作紧密。

(2) 机构合作及属性情况

基础学科和应用学科的高被引文章中作者多为合作发文, 其每个学科的所有作者出现的机构从属和协作情况具体如表2所示:

表2 高科技人员的机构合作及属性情况

从表2的整个数据来看, 目前高科技人才学科领域的合作较为频繁, 总体上呈现以高校-政府合作为主, 高校-企业合作、企业-政府合作为辅的繁荣局面。U0、I0、G0较高于UG0、UI0、IG0, 高科技人员内部合作较为紧密, 学科间的交叉合作尚有待增强。同时, 在统计机构时发现, 国外的部分知名企业及部分信托基金参与度较高, 如Gene Log Inc、Bell Laboratories、Solarmer Energy Inc、Microsoft Corp、IBM Corp、Austin Res Lab、Siemens Corp Res等。信托基金机构的研究也不容忽视, 如The Wellcome Trust Sanger Institute。

4.2 学科分析

(1) 检索数据及分析

考虑到本文数据的采集和处理时间是2013年11月, 故为了数据的全面性, 将检索式中的发表年PY字段限定为2012, 选取基础学科(化学、数学和物理)和应用学科(计算机科学和工程)进行横向比较, 利用检索式在数据库中搜索到的论文总数分布如表3所示:

表3 各学科的论文数

①从发文总数上看, 化学、物理及工程较多, 数学和计算机紧跟其后。

②5个学科地址字段包含高校的文章数(U0)大于地址字段包含企业或包含政府的论文数(I0和G0), 基础学科(化学、数学和物理)的G0明显大于I0, 两门应用学科I0之和稍大于G0之和。由数据可知论文数上主要以高校为主, 其中基础学科中政府的学术活跃度高于企业, 而应用学科的企业学术活跃度稍高于政府。

③基础学科的UG0明显大于UI0和IG0, 基础学科的UIG0、UG0、UI0、IG0较低于U0、I0、G0(除UG0数量和I0数量基本持平); 应用学科UI0明显大于UG0和IG0。应用学科UIG0、UG0、UI0、IG0较低于U0、I0、G0; IG0在两两合作中所占数量最少。成熟、高效、理想的三螺旋模型对应合作应该较多, UG0、UI0、IG0合作多且平均。因此, 从目前各领域UG0、UI0、IG0的数值可知, 基础学科中高校和政府的合作较为频繁, 而应用学科中高校和企业的合作较为频繁。同时通过合作的数量值也表明企业和政府的合作还较少。

④UIG0化学和物理的数量最多, 其次是工程。结合UG0、UI0、IG0数量, 说明UIG0较高的更注重高校和政府之间的合作。

(2) 三螺旋模型的比较和分析

T(ugi)值是利用对论文的定量分析来反映高校、企业和政府之间协作的不确定性, 其中T(ugi)的绝对值越大, 表明该学科内高校、企业和政府之间的协作对于科研体系不确定性减少越多, 即合作体系的内部稳定性越强。各学科的T(ugi)大小比较, 具体如图2所示:

图2 2012年各领域T(ugi)值比较

由图2可知, 工程学和物理学的T(ugi)绝对值大说明该学科具有较完善的内部科研体系, 今后重点可以放在学科的差异化和外延交叉化扩展。T(ugi)绝对值较小的学科, 如数学, 表明这类学科在高校、企业及政府的合作上对科研体系创新实力的增效较小, 较低的协作增效从另一侧面反映该学科的科研体系结构更倾向于学科交叉。

4.3 学科演变分析

(1) 总体的演变分析

为研究各学科的T(ugi)随时间的变化趋势, 探讨各学科科研系统的发展模式, 本文以1977-2011年间每5年为一个时间段, 利用第3节中检索式搜集各国时间段内的论文数。表4反映了学科各年度内的信息熵。

表4 各领域1977-2011信息量计算结果

从各学科的纵向上来看, T(ugi)的绝对值总体上(尽管有部分波动时期)呈现减少的趋势, 表明在这35年间学科内高校、企业和政府机构的合作有效减少了该学科科研系统的不确定性, 不断增加其稳定性和成熟度。同时, 不断向交叉学科发展。

(2) 学科领域的三螺旋演变模式

分析各学科T(ugi)随时间变化的曲线图, 总结出以下三种发展模式: 缓慢增长模式、先缓和后急速增长和持续快速增长(从左到右, 具体见图3)。三螺旋模型的计量研究不但可以对某一时间点高校-政府-企业三者之间的创新关系进行评估, 还可以根据时间点纵向分析这种创新力的趋势。

图3 学科领域三螺旋模型的演化图

(1) 缓慢增长模式: 代表性学科为数学。其T(ugi)绝对值一直比较小, 说明数学一直以学科交叉合作作为科研体系的主体, 且T(ugi)的绝对值在35年间缓慢下降, 可见数学学科的科研创新能力较强, 在以内部成熟科研体系为依托的同时, 与其他学科的交叉发展较好。这和数学是其他学科的基础学科有关。同时, 数学的学科交叉程度高于其他学科。

(2) 先缓和后急速增长: 代表性学科物理、化学。在1987年前这两门学科的T(ugi)负值小范围波动, 且T(ugi)的绝对值较大, 表明此段时间三门学科的内部科研体系已经较成熟, 体系结构变化不大。而1992年以后, T(ugi)的负值迅速增长, 说明该时间内学科的科研体系从以内部科研体系为主的结构迅速过渡到学科交叉为主。同时, 化学的学科化交叉程度明显高于物理。

(3) 持续快速增长: 代表性学科为计算机科学和工程学。负熵呈增长之势, 绝对值变小, 表明35年间应用学科的交叉性变强, 跨学科研究较为广泛。这种线性快速增长的趋势并非从始至终, 其在1992、1997年波动幅度较为明显, 说明两个学科的高校-政府-企业的内部合作关系尚不稳固, 有待改善。同时, 计算机科学的学科交叉程度明显高于工程学。

5 结论及建议
5.1 结 论

本文基于三螺旋模型的各指标, 探索高科技人才的协作环境及学科环境, 结论如下:

(1) 高科技人员仍以单一机构任职为主, 高校是提升科技创新力的主力军。科技人才个体的流动较为有限, 且高校与企业及政府的合作要比企业和政府的合作紧密。

(2) 目前高科技人才学科领域的合作较为频繁, 总体上呈现以高校-政府合作为主, 高校-企业合作、企业-政府合作为辅的繁荣局面。高科技人员以内部合作较为紧密, 学科间的交叉合作尚有待增强。同时, 在统计发文机构的时候发现, 国外的部分知名企业及部分信托基金参与度较高。

(3) 高科技人员所处的学科中, 发表论文的单位主要以高校为主, 其次为企业和政府, 但基础学科中政府的学术活跃度高于企业, 而应用学科的企业学术活跃度高于政府。从2012年的截面数据可知, 工程学和物理学具有较完善的内部科研体系, 差异化和外延交叉化扩展将是今后两个学科发展的重点方向。而数学、化学及计算机科学学科的科研体系结构更倾向于学科交叉。

(4) 在1977-2011年的35年间, 学科内的高校、企业和政府机构的合作有效减少了该学科科研系统的不确定性, 不断增加其稳定性和成熟度。同时, 不断向交叉学科发展。据T(ugi)的时间变化曲线, 可以总结出三种学科三螺旋动态发展模式: 缓慢增长模式、先缓和后急速增长和持续快速增长。

5.2 对国内人才培养及政府-高校-企业合作的建议

(1) 科技人员协作

政府、高校、企业三方都可以成为创新动态体系中的领导者、组织者和参与者。高科技层次的人员, 让其精力更多地投入到科研中, 而不是分配较多(行政)职务或头衔。在人员的合理性配置上应该注重基础学科和应用学科的差异, 对于基础学科合作应该以高校-政府为主, 而应用学科以高校-企业的人才配置为主。同时, 借鉴国外的合作情况, 依据不同的学科背景将高校学者有针对性地挂职政府或者企业。最后形成以高校-政府-企业合作发展的繁荣局面, 如美国的硅谷、英国的剑桥地区等。

(2) 学科建设和就业对策

由学科的差异时间变化图可以看出学科正在向交叉创新战略层面演进。目前各学科在依靠内部创新稳定性和成熟度的同时, 不断向交叉学科发展。学科交叉发展将是未来的趋势。结合目前国内的学科情况, 合理配置学科资源, 更好地加快我国技术转移, 更好地培养人才。通过该合作平台, 高校将人才资源、科技成果推荐出去, 让高校成为企业发展过程中的人才、技术培育基地摆脱。同时, 让企业作为高校教育的实践场所。由此企业可以从目前坐等人才转向主动寻才, 高校从被动就业转向积极推荐。从而解决政府一直给予高度关注的就业问题, 并形成良好的合作产品。

(3) 高科技人才个体及团队的培养

高科技人才个体培养的目标体系应是与系统的多重有机结合, 团队上应注重成员学科背景的多样性。遵从开放创新(Open Innovation)的理念, 强调三个主要机构范围成员保持相对独立并以功能互补、利益互惠、成果共享为原则互动。保证信息、人员及产品的顺利交流。同时, 需要加强团队带头人的培养和科研创新团队的形成, 进一步加强国家、省重点实验室, 教育部、省重点研究基地和国家重点学科等的投入, 推动科研带头人和团队的发展, 从而形成拥有团队精神,专业技能可以互补, 致力于共同科研目标的学科群体。

(4) 注重政府-高校-企业科研成果转换合作

目前国内高校科研成果转化率有限, 政府应该主动促进企业和高校合作, 提升专利、科技课题的应用价值转换。同时在大数据时代, 通过三者的合作, 如对大数据的分析, 可以宏观上把握互联网的事件动态, 特别是舆情治理, 互联网公司和高校充分利用网络平台, 把握社情民意的实时镜像, 辅助政府决策参考, 同时管理好网络平台, 进而推动互联网的良性发展。

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(编译自: http://www.bibliocommons.com/about/blog/bibliocommons-features-local-library-staff-recommendations-and-reviews)

(本刊讯)

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